| 导语： 介绍下最近使用 Flink 来对计费数据进行去重的具体做法一. 背景AI 视觉产品在我们腾讯云-人工智能的产品目录下，包括人脸识别、人脸特效、人脸核身、图像识别、文字识别等。 流计算 Oceanus 在腾讯云-大数据的产品目录下，是基于 Apache Flink 构建的企业级实时大数据分析平台。 AI 视觉产品是按调用量计费，毕竟涉及到钱，用户对计量数据准确是非常敏感的； 另外调用量本
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2024-05-24 15:34:32
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数据建模是一门复杂的科学，涉及组织企业的数据以适应业务流程的需求。它需要设计逻辑关系，以便数据可以相互关联，并支持业务。然后将逻辑设计转换成物理模型，该物理模型由存储数据的存储设备、数据库和文件组成。历史上，企业已经使用像SQL这样的关系数据库技术来开发数据模型，因为它非常适合将数据集密钥和数据类型灵活地链接在一起，以支持业务流程的信息需求。不幸的是，大数据现在包含了很大比例的管理数据，并不能在关
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2023-09-05 09:44:43
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大数据指的是海量数据的分析处理，可能是EB级的数量处理，我们之前也提到过大数据拥有4V特性，Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），对于大数据的分析处理，需要有专门设计的硬件和软件工具进行专业化处理，大数据经过收集再到清洗计算挖掘再到展现和利用，每一步可用的工具都不同，下面我们就来扒一扒大数据领域一些实用工具吧。免费好用的像八爪鱼采集类似的工具也
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2023-12-18 13:23:36
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随着互联网的发展，大数据已经成为了一个非常热门的话题。大数据采集是大数据分析的第一步，也是非常重要的一步。本文将介绍大数据采集的基本概念、采集的方法、采集的难点以及采集的注意事项等方面，希望能够对大家有所帮助。一、大数据采集的基本概念大数据采集是指从各种数据源中获取数据的过程。这些数据源可以是互联网上的网站、社交媒体、电子邮件、移动应用程序等等。大数据采集的目的是为了收集大量的数据，以便进行分析和
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2023-10-27 08:14:08
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大数据采集可以细分为数据抽取、数据清洗、数据集成、数据转换等过程，将分散、零乱、不统一的数据整合到一起，以一种结构化、可分析的形态加载到数据仓库中，从而为后续的数据使用奠定坚实基础。数据采集可以分为内部采集与外部采集两个方面。（1）离线数据采集技术，首先要是基于文件的数据采集系统、日志收集系统等，代表性的工具有Facebook公司开发的Scribe、Cloudera公司开发的Flume和Apach
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2023-08-02 16:41:54
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大数据是近几年兴起的一个非常火热的词语，商业分析类专业(BA)也是近些年来的新兴专业，其兴起的原因很大部分在于市场上强劲的需求。所以BA是一个新专业，以美国为首的海外院校都在陆续开设这个专业，现在申请商业分析的学生也越来越多，下面将对大数据专业做详细介绍，希望对同学们选专业有帮助。 一、商业分析类专业的兴起 大数据真的无处不在，仔细想想，我们在网页上浏览新闻，购物，刷微博时，
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2023-09-14 16:07:54
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各个行业的业务数据都运行在关系数据库中，但是历史数据的保存，数据分析和数据挖掘，需要准实时的从关系数据库导入到分布式数据库系统中。本文介绍了利用ISFRAME实现数据收集和备份的方法。
原创
2013-06-01 18:44:35
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1.大数据对思维方式的影响是使得分析全样而非抽样、效率而非精准、相关而非因果。 2.区别：大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是 实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心。 联系：从整体上看
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2024-01-16 00:39:18
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面向行业需求，培养熟练掌握新型技术与工具，快速实现数据智能的应用型人才
原创
2022-12-19 15:55:14
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在信息技术迅猛发展的今天，大数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一部分。为了在这个领域取得专业认证，越来越多的IT从业者选择参加软考中的大数据分析专业考试。本文将详细探讨大数据分析专业软考的重要性、考试内容以及如何有效备考。
一、大数据分析专业软考的重要性
随着大数据技术的普及和应用，企业对掌握大数据分析技能的人才需求日益旺盛。大数据分析专业软考作为国家级权威认证，对于衡量从业者在大数据领域的
原创
2024-02-28 17:45:16
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本人在7年前拿到了东北某地区的浪潮公司的大数据技术leader的职位意向，最后考虑了再三决定放弃入职去大
原创
2023-11-17 11:25:45
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Python数据收集及分析学习相关简介1、所需要的基础知识2、个人推荐书籍和网站2.1 Python基础2.2 Numpy基础2.3 Pandas基础2.4 Matplotlib基础2.5 数据建模理论知识2.6 数据分析实战2.7 Sklearn基础3、Kaggle网站 简介数据分析基本的步骤可以分为：提出问题、导入数据、数据清洗、构建模型、数据可视化。提出问题： 我们所想要知道的指标（平均消
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2023-06-19 22:33:30
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# 数字货币与区块链专业和金融大数据分析专业比较指南
随着金融科技的快速发展，数字货币与区块链专业和金融大数据分析专业逐渐成为热门选择。本文旨在帮助你理解如何比较这两个专业，并提供详细的步骤与代码示例，助你完成这一任务。
## 比较的整体流程
首先，我们可以将比较的过程划分为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述 | 工具/语言
概述 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合数据分析工具 ：各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模，快速响应分析需求传统分析 ：在数据量较少时，传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识，包括
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2023-09-15 09:56:40
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JsSDK设计规则在js sdk中我们需要收集launch、pageview、chargeRequest和eventDuration四种数据，所以我们需要在js中写入四个方法来分别收集这些数据，另外我们还需要提供一些操作cookie和发送数据的的公用方法。SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程，创建web项目加载js，然后发送数据到nginx服务器中，查看最终是否在hdfs
原创
2021-06-04 21:53:27
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JavaSDK设计规则 JavaSDK提供两个事件触发方法，分别为onChargeSuccess和onChargeRefund。我们在java sdk中通过一个单独的线程来发送线程数据，这样可以减少对业务系统的延时性。SDK测试 启动集群上的hdfs+nginx+flume进程，通过模拟数据的发送然后将数据发送到nginx服务器中，查看最终是否在hdfs中有数据的写入。命令： start-
原创
2021-06-02 18:27:51
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大数据分析是对海量数据的分析技术。大数据时代中，大数据的处理流程包含了数据采集、数据存储、数据分析以及数据挖掘等多个步骤，大数据分析是让无用数据提现价值的关键一步。 大数据分析的特点大数据分析是利用多种手段从海量数据之中获取智能化、深入化而且更有价值的信息。大数据分析与数据挖掘有着本质的区别，大数据分析需要大量的数据为基础，而数据量越大算法要求则越低。用于数据分析的数据类型并无固定要求，多为动态
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2023-12-13 10:58:11
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一、大数据的就业方向：小标题 一、大数据专业的方向较多，以下是一些常见的方向：1、数据挖掘与机器学习：主要关注数据的提取、处理、分析和预测，以及机器学习算法的应用。2、大数据平台与分布式系统：主要关注大规模数据处理系统的构建和优化，包括Hadoop、Spark等分布式计算框架。3、大数据可视化：主要关注如何将复杂的数据以可视化的方式呈现，使用户更易于理解和利用。4、数据库技术与数据管理：主要关注数
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2023-10-01 16:01:28
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我在一次社区活动中做过一次分享，演讲题目为《大数据平台架构技术选型与场景运用》。在演讲中，我主要分析了大数据平台架构的生态环境，并主要以数据源、数据采集、数据存储与数据处理四个方面展开分析与讲解，并结合具体的技术选型与需求场景，给出了我个人对大数据平台的理解。本文讲解数据存储部分。数据作为一种资产，若少了存储，就成了无根之木，失去了后续挖掘的价值。在小数据时代，受存储容量与CPU处理能力限制，在现
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2024-01-16 04:15:34
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1. 明确目的和思路 在进行数据分析之前，我们必须要搞清楚几个问题，比如数据对象是谁?要解决什么业务问题?并基于对项目的理解，整理出分析的框架和思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等。不同的项目对数据的要求是不一样的，使用的分析手段也是不一样的。 2. 数据收集 数据收集是按照确定的数据分析思路和框架内容，有目的地收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的基础。
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2023-11-17 21:40:43
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